Ricerca euristica e tecniche di ottimizzazione in AI

In questo corso, spieghiamo i metodi di ricerca euristici per il problem solving, illustrato con diversi esempi. Iniziamo definendo le heuristiche e delineandone i benefici e gli inconvenienti. Poi, imparerai la tecnica di calcolo euristico e i componenti di una funzione euristica. Dopo di che, si discute di semplice arrampicata in collina, uno degli approcci più semplici per implementare un euristico, insieme alle sue strategie, sfide e variazioni.

Avanti, il corso si sposta sul miglior algoritmo di ricerca e descrive il principio di base sottostante e l'algoritmo di algoritmo. Viene poi esplorata una ricerca euristica di uno spazio di stato ipotetico e una traccia dell'esecuzione della migliore - prima ricerca. In seguito, esplora i fattori da considerare mentre misurano le prestazioni di problem solving e l'ammissibilità dei percorsi euristici e più brevi.

Infine, copriamo l'algoritmo mini - max per il gioco di gioco e i passi per la sua implementazione. Dopotutto, scoprirete un mini - max a due strati applicato alle mosse del gioco Tic - Tac - Toe. Infine, indaghiamo l'algoritmo di pruning alfa - beta utilizzato per un ipotetico grafico di ricerca dello spazio di stato e le problematiche legate alla rappresentazione dello spazio dello stato in problem - solving. Registrati ora per espandere la tua comprensione della ricerca euristica in Intelligenza Artificiale.